Calcium supplementation to prevent pre-eclampsia: protocol for an individual participant data meta-analysis, network meta-analysis and health economic evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Low dietary calcium intake is a risk factor for pre-eclampsia, a major contributor to maternal and perinatal mortality and morbidity worldwide. Calcium supplementation can prevent pre-eclampsia in women with low dietary calcium. However, the optimal dose and timing of calcium supplementation are not known. We plan to undertake an individual participant data (IPD) meta-analysis of randomised trials to determine the effects of various calcium supplementation regimens in preventing pre-eclampsia and its complications and rank these by effectiveness. We also aim to evaluate the cost-effectiveness of calcium supplementation to prevent pre-eclampsia. Methods and analysis We will identify randomised trials on calcium supplementation before and during pregnancy by searching major electronic databases including Embase, CINAHL, MEDLINE, CENTRAL, PubMed, Scopus, AMED, LILACS, POPLINE, AIM, IMSEAR, ClinicalTrials.gov and the WHO International Clinical Trials Registry Platform, without language restrictions, from inception to February 2022. Primary researchers of the identified trials will be invited to join the International Calcium in Pregnancy Collaborative Network and share their IPD. We will check each study’s IPD for consistency with the original authors before standardising and harmonising the data. We will perform a series of one-stage and two-stage IPD random-effect meta-analyses to obtain the summary intervention effects on pre-eclampsia with 95% CIs and summary treatment–covariate interactions (maternal risk status, dietary intake, timing of intervention, daily dose of calcium prescribed and total intake of calcium). Heterogeneity will be summarised using tau 2 , I 2 and 95% prediction intervals for effect in a new study. Sensitivity analysis to explore robustness of statistical and clinical assumptions will be carried out. Minor study effects (potential publication bias) will be investigated using funnel plots. A decision analytical model for use in low-income and middle-income countries will assess the cost-effectiveness of calcium supplementation to prevent pre-eclampsia. Ethics and dissemination No ethical approvals are required. We will store the data in a secure repository in an anonymised format. The results will be published in peer-reviewed journals. PROSPERO registration number CRD42021231276.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,069 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».